Học sâu lần đầu tiên, dễ dàng với bất kỳ ai!
Học sâu: Tại sao bạn nên học nó?
Học sâu là gì?
Chúng ta thức dậy vào buổi sáng và bắt đầu ngày mới bằng cách hỏi ứng dụng nhận dạng giọng nói trên điện thoại thông minh về thời tiết. Trên đường đi làm, chúng ta nghe về những bức vẽ và tiểu thuyết do AI tạo ra đoạt giải trong các cuộc thi. Chúng ta sử dụng phiên dịch để diễn đạt những cuộc trò chuyện căng thẳng với khách hàng nước ngoài tại nơi làm việc. Đến giờ ăn trưa, chúng ta nghe thấy hàng xóm khoe khoang về việc đặt mua một chiếc xe mới, khiến chúng ta cảm thấy hơi nghi ngờ công nghệ xe tự lái.
Tất cả những công nghệ này đều được hiện thực hóa nhờ học sâu, và chúng chỉ chiếm một phần nhỏ trong những thay đổi mà nó mang lại. Đã một thập kỷ trôi qua kể từ khi trận đấu AlphaGo thu hút sự chú ý của cả thế giới, và trong khoảng thời gian ngắn ngủi đó, thế giới đã thay đổi đáng kể. Những màn trình diễn ấn tượng của các công ty công nghệ lớn mới nổi cũng được đăng tải trên các tờ báo kinh tế hàng ngày.
Vậy thì điều gì ở học sâu đã mang lại nhiều thay đổi như vậy?
Học sâu có thể được coi là bộ não con người được triển khai bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Cũng giống như các kích thích được phát hiện bởi mắt, mũi, miệng và da được truyền đến não và được nhận dạng thành tín hiệu, thông tin số hóa trải qua nhiều giai đoạn, cho phép máy tính tự động đưa ra phán đoán và kết luận. Tất nhiên, vì đây là một công nghệ tiên tiến, việc thiết kế nó đòi hỏi rất nhiều nghiên cứu và kiến thức chuyên môn.
Tuy nhiên, điều này không đúng với mục đích sử dụng chung ! Một trong những điểm mạnh nhất của Python—các module có thể cài đặt miễn phí—đã được phát triển để triển khai học sâu, và rất nhiều người đã và đang sử dụng nó. Việc nó khả dụng cho nhiều người đồng nghĩa với việc bạn cũng có thể tận dụng nó.
Đó là lý do tại sao Maso Campus cung cấp khóa học "Giới thiệu về Học sâu" , bao gồm các khái niệm và nguyên lý hoạt động của học sâu, giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu. Để thực sự nâng cao năng suất, hãy thử sức với học sâu!
Học sâu, để bạn có thể sử dụng nó một cách đúng đắn
Chúng tôi sẽ xây dựng nền tảng vững chắc cho bạn.
Học sâu mang lại những cải thiện năng suất vượt trội bất kể lĩnh vực nào!
Đây là quá trình hiểu hoàn toàn các khái niệm để có thể sử dụng học sâu một cách “đúng cách”.
Các thành phần thiết yếu của học sâu
Giải quyết các vấn đề của học sâu
Được đề xuất cho những người này ✅
- Các chuyên gia muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc của họ
- Những người muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành CNTT (khởi nghiệp kinh doanh/thay đổi công việc/gia nhập công ty)
- Các nhà quản lý và chuyên gia muốn đưa AI vào doanh nghiệp của họ
- Bất kỳ ai muốn bắt đầu học sâu đúng cách ngay từ đầu
Bạn có thể có được những khả năng sau 👍
- Hiểu các khái niệm về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu
- Hiểu các nguyên tắc của các thành phần và mô hình học sâu
- Hiểu các nguyên tắc học sâu và phương pháp sửa lỗi
- Khả năng xây dựng môi trường ảo Python và sử dụng Keras
Những đặc điểm độc đáo của khóa học này!
Thực hiện kỹ lưỡng theo 3 bước.
Thông qua bài giảng này, bạn sẽ hiểu được nguyên lý hoạt động của công nghệ học sâu phổ biến nhất hiện nay và có thể triển khai mô hình học sâu thông qua thực hành.
Bước 1. Hiểu khái niệm và quy trình hoạt động của học sâu.
Chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về học sâu, sự khác biệt giữa học sâu và học máy, và tại sao nó mang lại hiệu suất vượt trội ! Khi bạn hiểu được những bí mật này, việc sử dụng nó sẽ trở nên chính xác và dễ dàng hơn.
Hiểu về khái niệm học sâu Bước 2. Thực hành quy trình mô hình hóa học sâu
Các thuật toán học sâu tiêu biểu: hồi quy và phân loại!
Bạn có thể thực hành phân tích dữ liệu bằng các mô hình do chính bạn thiết kế và sử dụng phương pháp học sâu "thực sự".
Hiểu về các hàm kích hoạt Bước 3. Biến những hiểu biết khám phá được trong thế giới số thành hiện thực!
Sẽ thế nào nếu chúng ta có thể áp dụng nhiều kỹ thuật học máy khác nhau dựa trên dữ liệu và áp dụng những hiểu biết thu được vào công việc thực tế? Điều này có thể cách mạng hóa việc ra quyết định trên nhiều lĩnh vực, từ bán hàng và phát triển đến nhân sự.
Dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân
Hỏi & Đáp 💬
H. Có cần phải có kiến thức trước về lập trình Python không?
Khóa học này và các khóa học học sâu tiếp theo tại Maso Campus yêu cầu kỹ năng Python cơ bản.
Đối với những người không quen với Python, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia các khóa học 'Giới thiệu về Phân tích dữ liệu Python' và 'Phân tích dữ liệu Python thực hành' của Maso Campus trước.
H. Có yêu cầu hoặc điều kiện nào để tham gia khóa học không?
Vì đây là khóa học thực hành, chúng tôi khuyến nghị bạn nên mang theo màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng cho phép bạn tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành. Hơn nữa, vì khóa học thực hành sẽ được thực hiện trên hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyến nghị bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
H. Tôi nghe nói học sâu đòi hỏi máy tính cấu hình cao. Máy tính cấu hình cao có cần thiết cho đào tạo thực hành không?
Mặc dù chúng tôi khuyến nghị nên chạy khóa học trong môi trường có cấu hình cao, khóa học này sẽ được thực hiện trong môi trường ảo sử dụng Anaconda và Jupyter Notebook. Do đó, bất kỳ ai có máy tính làm việc thông thường đều có thể hoàn thành khóa học mà không gặp khó khăn gì.
📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!
- Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên sẽ rất hữu ích nếu chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt video bài giảng và cửa sổ thực hành.
- Vì khóa đào tạo được thực hiện trên Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
- Có thể tải xuống bài giảng và file thực hành từ mục "Trung tâm tải xuống sách giáo khoa".